射频识别,RFID(Radio Frequency Identification)技术,又称无线射频识别,是一种
通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间
建立机械或光学接触。
RFID技术的基本工作原理并不复杂:标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借
感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(无源标签或被动标签),或者由标签
主动发送某一频率的信号(Active Tag,有源标签或主动标签),解读器读取信息并解码后,
送至中央信息系统进行有关数据处理。
一套完整的RFID系统, 是由阅读器与电子标签也就是所谓的应答器及应用软件系统三个部
份所组成,其工作原理是Reader发射一特定频率的无线电波能量,用以驱动电路将内部的数据
送出,此时Reader便依序接收解读数据, 送给应用程序做相应的处理。
以RFID 卡片阅读器及电子标签之间的通讯及能量感应方式来看大致上可以分成:感应耦合及
后向散射耦合两种。一般低频的RFID大都采用第一种式,而较高频大多采用第二种方式。
阅读器根据使用的结构和技术不同可以是读或读/写装置,是RFID系统信息控制和处理中心。
阅读器通常由耦合模块、收发模块、控制模块和接口单元组成。阅读器和应答器之间一般采用
半双工通信方式进行信息交换,同时阅读器通过耦合给无源应答器提供能量和时序。在实际应
用中,可进一步通过Ethernet或WLAN等实现对物体识别信息的采集、处理及远程传送等管理功
能。应答器是RFID系统的信息载体,应答器大多是由耦合原件(线圈、微带天线等)和微芯片
组成无源单元。
NFC手机是指带有NFC模块的手机。带有NFC模块的手机可以做很多相应的应用。主要由三
种应用模式,它们分别是卡模式、NFC模式或者点对点模式、读卡器模式。这三种工作模式适
用于不同的应用场景。
NFC手机的出现是一种改进。“NFC是近场通信,又称近距离无线通信,是一种短距离的
高频无线通信技术,允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输交换数据。
通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间
建立机械或光学接触。
RFID技术的基本工作原理并不复杂:标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借
感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(无源标签或被动标签),或者由标签
主动发送某一频率的信号(Active Tag,有源标签或主动标签),解读器读取信息并解码后,
送至中央信息系统进行有关数据处理。
一套完整的RFID系统, 是由阅读器与电子标签也就是所谓的应答器及应用软件系统三个部
份所组成,其工作原理是Reader发射一特定频率的无线电波能量,用以驱动电路将内部的数据
送出,此时Reader便依序接收解读数据, 送给应用程序做相应的处理。
以RFID 卡片阅读器及电子标签之间的通讯及能量感应方式来看大致上可以分成:感应耦合及
后向散射耦合两种。一般低频的RFID大都采用第一种式,而较高频大多采用第二种方式。
阅读器根据使用的结构和技术不同可以是读或读/写装置,是RFID系统信息控制和处理中心。
阅读器通常由耦合模块、收发模块、控制模块和接口单元组成。阅读器和应答器之间一般采用
半双工通信方式进行信息交换,同时阅读器通过耦合给无源应答器提供能量和时序。在实际应
用中,可进一步通过Ethernet或WLAN等实现对物体识别信息的采集、处理及远程传送等管理功
能。应答器是RFID系统的信息载体,应答器大多是由耦合原件(线圈、微带天线等)和微芯片
组成无源单元。
NFC手机是指带有NFC模块的手机。带有NFC模块的手机可以做很多相应的应用。主要由三
种应用模式,它们分别是卡模式、NFC模式或者点对点模式、读卡器模式。这三种工作模式适
用于不同的应用场景。
NFC手机的出现是一种改进。“NFC是近场通信,又称近距离无线通信,是一种短距离的
高频无线通信技术,允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输交换数据。
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【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
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# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM(期望最大化)算法,实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征,并利用KMeans进行初步聚类,随后使用EM算法优化聚类结果,最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像,并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法,进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像,并与原始图像进行比较,评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度,量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
HCIP第一次作业:静态路由综合实验
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内容概要:本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程,涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法,并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着,分别定义了四个参数的计算函数,其中位置参数γ通过加权平均值计算,形状参数δ基于局部均值和标准差的比值,尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差,伸缩参数λ依据偏态系数。此外,还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数(PDF),并使用负对数似然函数作为目标函数,采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后,通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群:具有Python编程基础,对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景;②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目;③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程实现,建议读者在阅读时结合相关数学知识,同时动手实践代码,以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
TSP问题的3种智能优化方法求解(研究生课程《智能优化算法》结课大作业).zip
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自动发布Java项目(Tomcat)Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案,借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性,可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置,还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包,支持将scss转换为css,借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架,能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包,cacheloader缓存资源,极大提高构建速度开启热更新功能,开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置,便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
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资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据,并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS,集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具,用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
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